Qui peut voir quoi ?
Les sources et les droits sont définis par rôle. La recherche documentaire et l’accès aux résultats doivent respecter ces autorisations.
IA PRIVÉE & AGENTS CONNECTÉS
Votre IA privée.
Connectée à vos outils.
Prête à agir.
Un écosystème IA privé, connecté à vos outils et conçu pour vos processus métier. Du document retrouvé à l’action exécutée, avec les accès et les contrôles adaptés.
Parlons de votre infrastructureIA PRIVÉE & AGENTS CONNECTÉSVotre métier, en action
- 01Entrer dans votre périmètre
- 02Retrouver la connaissance
- 03Préparer l’action utile
- 04Valider et superviser
Exemple de fonctionnement · Données fictives. Un écosystème connecté à vos processus.
Bien au-delà de l’automatisation classique. Lambert IA conçoit et intègre les briques qui permettent à votre entreprise de rechercher, comprendre et agir dans son propre environnement.
Explorer les 5 leviersCOMPRENDRE VOTRE FUTURE ARCHITECTUREUn ensemble connecté.
Un ensemble connecté.
Cinq leviers pour votre métier.
Sélectionnez un levier pour voir son rôle, un exemple d’usage et les contrôles à prévoir.
01 / IA PRIVÉEVotre infrastructure.
Votre infrastructure.
Votre maîtrise des données.
Nous déployons des IA privées pouvant fonctionner dans l’infrastructure de votre entreprise. Le choix d’hébergement, les accès et les connexions externes sont définis avec vous.
Approfondir cette expertise
UN PÉRIMÈTRE DÉFINI AVEC VOUS
Sources choisies · Droits définis · Modèle hébergé · Accès supervisés
EXEMPLE D’USAGE
Un assistant interne pour vos équipes, hébergé dans l’environnement retenu avec votre entreprise.
LE CONTRÔLE À PRÉVOIR
Hébergement, sauvegardes, journaux et flux sortants : le périmètre est documenté et testé.
02 / VOS CONNAISSANCESLe savoir de l’entreprise.
Le savoir de l’entreprise.
À portée de question.
Avec le RAG, l’IA recherche les passages utiles dans vos documents avant de préparer sa réponse. Les droits des collaborateurs sont appliqués à la recherche et aux sources consultables.
Approfondir cette expertise
LES BONNES SOURCES · LES BONS ACCÈS
Question métier · Documents autorisés · Passages pertinents · Réponse sourcée
EXEMPLE D’USAGE
Retrouver une procédure, une fiche produit ou une consigne interne, avec la source pour la vérifier.
LE CONTRÔLE À PRÉVOIR
Documents à jour, filtrage des accès et gestion des réponses sans source font partie du cadrage.
03 / DES AGENTS QUI AGISSENTDe la demande
De la demande
à l’action dans vos outils.
Un agent peut rechercher une information, traiter un document, mettre à jour un CRM ou ERP et créer une tâche. Ses actions restent limitées au périmètre autorisé, avec validation humaine aux étapes sensibles.
Approfondir cette expertise
DES ACTIONS AUTORISÉES ET TRAÇABLES
Comprendre la demande · Consulter les outils · Vérifier les autorisations · Exécuter & tracer
EXEMPLE D’USAGE
Lire une demande client, compléter sa fiche CRM et créer la tâche de suivi prévue par votre processus.
LE CONTRÔLE À PRÉVOIR
Permissions limitées, contrôles avant écriture, traces des actions et traitement des erreurs.
04 / VOS LOGICIELS MÉTIERVos logiciels restent.
Vos logiciels restent.
Leurs possibilités s’étendent.
API et MCP donnent aux agents accès aux fonctions et informations autorisées. n8n orchestre les étapes. Lorsqu’un logiciel n’a pas d’API, la RPA peut interagir avec son interface, après étude de faisabilité.
Approfondir cette expertise
API · MCP · n8n · RPA
API ou interface ? · Connexion adaptée · Processus orchestré · Contrôle du résultat
EXEMPLE D’USAGE
Reporter des informations validées dans un logiciel métier ancien, puis mettre à jour le suivi du dossier.
LE CONTRÔLE À PRÉVOIR
Compatibilité, droits, stabilité de l’interface et maintenance sont évalués avant l’automatisation.
05 / LES BONNES RESSOURCESLe bon modèle.
Le bon modèle.
Pour la bonne tâche.
Nous adaptons l’architecture au niveau de qualité attendu, au délai de réponse et aux ressources disponibles : modèles spécialisés, contexte utile, cache et quantification lorsque cela est pertinent.
Approfondir cette expertise
QUALITÉ · LATENCE · COÛT
Qualifier la tâche · Choisir le modèle · Optimiser les ressources · Mesurer la qualité
EXEMPLE D’USAGE
Confier une extraction simple à un modèle adapté et réserver les traitements plus exigeants aux tâches qui le nécessitent.
LE CONTRÔLE À PRÉVOIR
Les optimisations sont évaluées sur vos cas métier. Un fine-tuning n’est envisagé que s’il apporte une valeur mesurable.
Films illustratifs et exemples d’usage : aucun outil d’entreprise n’est connecté et aucune action réelle n’est exécutée ici.
UNE SÉCURITÉ CONÇUE DANS L’ARCHITECTURELes bons accès.
Les bons accès.
Les bons contrôles.
Une IA privée se construit autour de vos règles : qui peut consulter une information, déclencher une action et superviser le fonctionnement.
Qui peut faire quoi ?
Les outils exposés aux agents, les opérations permises et les validations humaines sont précisés. Les actions sensibles font l’objet de contrôles adaptés.
Qui garde la main ?
Journaux, gestion des erreurs, sauvegardes, mises à jour et responsabilités sont cadrés pour superviser et faire évoluer la solution.
Le déploiement dans votre infrastructure dépend de vos ressources et des exigences du projet. L’hébergement privé ne suffit pas, à lui seul, à garantir la sécurité : les accès, les modèles, les connecteurs et les flux de données doivent aussi être vérifiés.
DES RESSOURCES ADAPTÉES À L’USAGELa puissance utile.
La puissance utile.
Au bon endroit.
Nous recherchons un équilibre entre qualité des résultats, rapidité et coûts d’exploitation, mesuré sur vos tâches réelles.
Choisir selon la tâche.
Modèles spécialisés ou plus polyvalents : le choix dépend du besoin, des contraintes et des résultats obtenus sur vos cas métier.
Traiter ce qui est utile.
Sélectionner les informations pertinentes et réutiliser des résultats lorsque leur validité et les droits d’accès le permettent.
Optimiser avec mesure.
Réduire la mémoire nécessaire à un modèle ou l’adapter à un besoin ciblé, après évaluation des effets sur la qualité et les ressources.
RAG, quantification, fine-tuning : quelle différence ?
Le RAG fournit au modèle des passages pertinents de vos sources au moment de la réponse. Il ne nécessite pas, à lui seul, de réentraîner le modèle.
La quantification réduit la précision numérique utilisée pour représenter le modèle, afin de diminuer notamment son besoin en mémoire. Son effet sur la qualité se teste.
Le fine-tuning adapte un modèle à partir d’exemples d’entraînement. Nous l’envisageons lorsqu’un usage justifie cet investissement ; il ne remplace pas la gestion des documents à jour ni des accès.
POUR DÉMARRERUn processus prioritaire.
Un processus prioritaire.
Un premier périmètre.
Nous partons d’un usage précis : retrouver une connaissance interne, traiter un dossier, renseigner un outil métier ou assister une équipe.
- Comprendre vos outils, vos données et vos contraintes.
- Définir l’architecture, les droits et les critères de réussite.
- Tester un premier périmètre avant d’étendre les usages.
POUR PRÉPARER VOTRE PROJET
Vos questions sur ce sujet.
IA privée, RAG et agents : faut-il tout déployer ?
Non. Ce sont des briques complémentaires. L’hébergement répond à des contraintes de données et d’exploitation ; le RAG apporte des connaissances ; les agents utilisent des outils. Le projet retient uniquement les éléments justifiés par vos tâches et vos ressources.
VOTRE PROCHAINE ÉTAPEConstruisons votre
Construisons votre
écosystème IA.
Un premier échange gratuit pour comprendre votre objectif, explorer les usages pertinents et décider de la prochaine étape. Sans engagement.
Réservez un appel gratuit de 30 minutesPar téléphone · Gratuit · Sans engagement